YOLO网络借鉴了GoogLeNet分类网络结构。不同的是，YOLO未使用inceptionmodule，而是使用1x1卷积层（此处1x1卷积层的存在是为了跨通道信息整合）+3x3卷积层简单替代。YOLO论文中，作者还给出一个更轻快的检测网络fastYOLO，它只有9个卷积层和2
论文地址：YOLO9000:Better,Faster,Stronger项目主页：YOLO:Real-TimeObjectDetectionCaffe实现：caffe-yolo9000（最近博客下很多人请求caffe-yolov2代码，愿意研究的我都发送了，不过这里要声明：该第三方实现相对于论文中的精度，仍有很多差距，反正我已经暂时弃坑）
在2016年，Redmon提出的YOLO(YouOnlyLookOnce)[12]算法是第一种one-stage算法。其特点是将只是用一个网络完成目标检测，在保证检测精度的同时运算速度非常快，在PASCALVOC2012检测任务上YOLO的FPS达到45FPS，而且均值平均精确度达到63.4%，精度略微低…
YOLO介绍：（YouOnlyLookOnce）典型的one-stage网络。是在2016年CVPR发表的一篇论文，对于yolov1而言，在图像大小为448*448推理，可以达到45FPS，它在pascalvoc2007测试数据集上，可以达到63.4mAP（明显弱于SSD网络，非常不...
YOLO源于2016年收录于cs.CV中的论文《YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection》只需看一眼：统一实时的目标检测。YOLO是目标检测速度提升的里程碑，虽然精度不如R-CNN系列模型，但比其它模型快几倍的速度，使目标检测技术可以应用在更多的场景之中。
YOLO原作者之前宣布退出CV界，近日arxiv上有了一篇名为Yolov4的文章，看起来是集大成者，用了不少tricks…通过上述分析，我们的猜疑链形成：数据集中小物体分布不均匀-->训练中小物体学习不充分（Loss不足）-->训练完的模型小物体精度差。
yolo基于darknet这个小众框架实现是yolo被低估的重要原因，darknet相关文档太少，又没社区，太难上手了。另外一方面，检测相关的论文，感觉水分还是蛮重的，真正实际有用的论文太少了，大部分是为了文而文。
论文链接：后台发送“yolox”获取论文链接。1.YOLOX1.1YOLOX-DarkNet53YOLOv3baseline以Darknet53作为Baseline，给大家介绍如何一步一步过渡到现在的YOLOX-DarkNet53。YOLOv3是以Darknet53为主干，后面再加上SPP。我们对训练策略...
yolov1是2016年发表的一篇目标检测的论文。论文地址:https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf之所以会关注这个论文,是因为看见github上的chineseocr项目,其中的文...
YOLO9000BetterFasterStronger文章目录YOLO9000BetterFasterStronger简介Better-更好BatchNormalization-批标准化HighResolutionClassifier-高分辨率...
YOLOYOLOYOLO(YouOnlyLookOnce)是第一个相对成功的One−StageOne-StageOne−Stage物体检测方法,在2016年CVPRCVPRCVPR会议上被提出,...
在今年CVPR上，JosephRedmon和AliFarhadi发表的YOLO2进一步提高了检测的精度和速度。这次讲座的主讲人为王东，前硅谷资深工程师。讲解顺序和论文结构类似，...
YOLO可以说是计算机视觉领域最知名的目标检测算法之一,也因为开源被业界广泛采用。Redmon单是凭借这个算法,就曾获得过2016年CVPR群众选择奖(People’sChoi...
YOLOV4的源码:https://github/AlexeyAB/darknet小编是一个机器学习初学者,打算认真研究论文,但是英文水平有限,所以论文翻译中用到了Google,并自己逐句检...